论文部分内容阅读
近年来，肺癌已成为威胁人类健康的严重疾病，困扰着许多患者和家庭。作为一种治疗肿瘤的有效方法，图像引导放射治疗使用成像技术指导放疗过程的剂量传递，使射线在肿瘤区域进行高强度的照射，同时尽可能小的损伤周围的正常组织。图像配准是图像引导放射治疗的关键技术，其目的在于建立图像间的对应关系，然而，现有的图像配准方法在临床应用中的复杂度高，耗时长，常需要人工干预，且准确度有待提高，制约了图像引导放射治疗的进一步发展，因此，开发快速、准确、且自动化程度高的图像配准算法，对于实现肺癌的精确放疗，提高患者的康复率具有重要意义和研究价值。 本文围绕肺癌图像引导放射治疗的一些难题，以常用的胸片图像和CT图像为研究对象，提出了新的变形配准算法，实现了二维胸片图像的配准和时间剪影图像的创建、三维CT图像的配准、肺的呼吸运动轨迹模拟、以及四维CT图像伪影的检测与矫正，并对实验结果进行了定性与定量的分析验证。 本文的主要工作和贡献概括如下: 1、二维胸片图像的变形配准 在放疗前的诊断阶段，医生通过对比胸片图像判断病灶变化比较困难，而胸片时间剪影图像通过将前期胸片图像从当前胸片图像中减去，能够突出病灶变化，便于视觉分析。为建立高质量的胸片时间剪影图像，本文提出了一种基于变化灰度流的块匹配算法，该算法主要包括块匹配、滤波和插值三大步骤，首先，使用块匹配方法最小化非线性相似性目标函数，初步建立参考图像和目标图像之间的对应，然后，采用最小中值法和反向配准法对块匹配结果进行滤波，去除误配准的图像点对，最后，使用移动最小二乘法对位移场插值，完成整幅图像的配准。结果显示，使用本文算法所建立的胸片时间剪影图像不仅达到了临床上可接受的质量要求，而且突出了病灶区和病灶区的变化，有助于辅助医生检测肺部病变，例如非小型细胞肺癌。 2、三维CT图像的变形配准 在放疗的计划阶段，临床靶区CTV(clinical target volume)和计划靶区PTV(planning target volume)的间距宽度通常根据患者群体的器官运动设定为单一数值，不具个体特异性。针对这个问题，本文提出了一种非均匀生物力学模型配准方法，与典型的均匀生物力学模型不同，本文提出的非均匀生物力学模型充分考虑到肺的物质属性非均匀性分布的特点，综合使用基于变化灰度流块匹配方法和有限元方法实现肺在吸气末和呼气末CT图像间的变形。在此过程中，把肺离散成四面体网格，使用应力-应变关系描述肺的变形，将基于变化灰度流块匹配方法获得的肺表面网格节点的配准结果作为边界条件，并采用准牛顿优化方法评估肺的杨氏模量分布。通过将该方法与典型的均匀生物力学模型方法对比，并使用大量(＞1000)的解剖标记点评估配准误差，结果显示，非均匀模型和均匀模型配准的总平均误差（标准差）分别为1.30(0.97) mm和3.05(2.36) mm。与肺的均匀模型相比，本文提出的非均匀生物力学模型通过对杨氏模量分布的评估，提高了图像配准的准确性，更加适合描述不同病人、不同区域的肺的变形，为制定个体特异性的CTV和PTV间距奠定了基础。 3、肺的呼吸运动模拟 在放疗的实施阶段，病人的呼吸运动引起肺的变形和肺部肿瘤位置的不确定性，常导致对肿瘤的定位和剂量分布的计算比较困难。精确的动态放疗需要根据肺部准确的连续运动信息制定，四维CT图像提供了肺在离散时相的位置信息，然而，肺在四维CT时相外的运动情况未知。针对这个问题，本文提出了一种肺的呼吸运动轨迹模拟方法，该方法包括变形配准、建立拟合函数、和时相组合优化三大步骤。首先，采用基于变化灰度流块匹配方法建立四维CT时相图像间的对应，在此过程中，采用最小中值滤波方法剔除误配准结果，并使用移动最小二乘法插值生成全位移场，然后，使用三次多项式函数对各点的配准结果进行时间上的拟合，为了提高拟合的准确性，采用组合优化方法确定四个最优的时相位置来计算拟合参数，从而获得各肺点的运动轨迹。这样建立的肺的运动轨迹模型能够预测任意肺点在呼吸周期中任意时刻的位置。通过与常用的线性轨迹模拟方法对比，结果显示，本文方法和线性轨迹模拟方法的平均模拟误差（标准差）分别为1.09(0.82)mm和3.44(5.41)mm，表明本文提出的方法对肺的呼吸运动轨迹模拟准确有效，在动态适形放射治疗中具有潜在的应用价值。 4、四维CT图像伪影的检测与矫正 四维CT图像常受伪影干扰，信息表达受阻，质量有待提高。针对四维CT图像伪影问题，本文提出了一种伪影的自动检测与矫正方法，在此方法中，使用运动轨迹模型计算四维CT图像中肺点偏离运动轨迹的距离，根据偏离轨迹距离确定图像的伪影位置和伪影严重程度，并使用运动轨迹模型重构新的CT图像实现对图像伪影的矫正。以临床医生对图像伪影的观察结果作为金标准评估算法的性能，结果显示，本文提出的方法对伪影自动检测的平均灵敏度、特异度和准确度分别为0.96、0.83和0.88，不仅能够准确的确定四维CT图像伪影的位置，为放疗评估四维CT图像质量提供了方法，而且能够有效的移除图像伪影，显示了较好的矫正“问题”图像的能力。 5、算法的并行设计与实施 三维图像和四维图像的配准过程不可避免的引入庞大的计算量，本文通过对图像配准算法并行设计，并使用GPU(Graphic Processing Unit)和CUDA(ComputeUnified Device Architecture)编程，提高了算法的执行速度，降低了程序的运行时间。